长三角城市群生境质量与城市化耦合研究

张柏豪 刘家福 祝悦 孔祥力 张震禹

收稿日期：2023-10-25；接受日期：2024-01-12

基金项目：国家自然科学基金项目（41977411）；吉林省社会科学基金项目（2022B40）；四平市科技发展计划项目（2023031）

作者简介：张柏豪，男，硕士研究生，研究方向为区域生态脆弱性与韧性评价。E-mail：17766825179@163.com

通信作者：刘家福，男，教授，硕士生导师，博士，研究方向为GIS在资源环境、自然灾害等领域的应用。E-mail：liujiafu750506@126.com

Editorial Office of Yangtze River. This is an open access article under the CC BY-NC-ND 4.0 license.

文章编号：1001-4179（2024） 06-0075-10

引用本文：张柏豪，刘家福，祝悦，等.

长三角城市群生境质量与城市化耦合研究

［J］.人民长江，2024，55（6）：75-84.

摘要：城市化是人类活动对自然造成影响的具象化表现，过度城市化会对生态环境造成不可逆损害，造成生境质量下降，调节生境质量与城市化之间的耦合协调性迫在眉睫。以长三角城市群为例，采用InVEST模型分析2000～2020年长三角城市群生境质量并探究其时空分布及变化趋势；在区县尺度上对生境质量与城市化程度进行冷热点分析，最后通过耦合与解耦模型对生境质量与城市化程度之间的交互耦合关系进行探究。结果表明：① 2000～2020年长三角城市群生境质量由北至南呈现中—低—高的分布并有恶化趋势，但整体生境质量仍处于一般水平，其中在变化的类型中，占比最大的是较差—差，占比7.429%；② 区县尺度上，生境质量热点在南部，冷点分布在中部，生境质量下降的区县由54个增加为127个，生境质量恶化趋势明显，2000～2020年城市化热点数量快速增加，整体城市化水平快速提高，区域差异逐渐增强；③ 长三角城市群平均耦合协调度均在0.7～0.8之间，虽然有所波动，但仍为基本协调状态，解耦程度逐渐增加，以强负解耦和弱解耦为主，生境质量恶化趋势严峻。

关  键  词：生境质量； 城市化； InVEST模型； 耦合模型;  长三角城市群

中图法分类号： F299.27;X321

文献标志码： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2024.06.011

0  引 言

随着改革开放的进行，中国逐渐形成一些以城市群为核心的重要区域，其中长三角城市群作为重要经济带，为中国经济增长做出了重大贡献。进入21世纪以来，长三角城市群各区县城市规模飞速发展，经济总量快速增加，但大多是以改变地区生态结构、消耗地区重要资源、污染地区已有环境为代价，随之带来的是生态环境不断恶化，生境质量持续下降。因此研究长三角城市群生境质量与城市化之间的关系，判断二者之间的相关协调性，对长三角城市群生境质量提升、经济健康发展、人与自然和谐共生有重大战略意义。

生境质量是生态系统在一定区域内为该区域上的生物持续不断提供生存发展条件的能力［1］。近年来，众多学者在生境质量相关方向开展研究，主要有时空演变分析［2］、驱动力探究［3］、格局演变［4］等几方面。其中Farukuzzaman等利用环境因子、群落组成及底栖动物多样性指标对戈尔诺普利河入海口生境质量进行了综合评价［5］；郑可君等将生态系统服务价值、栖息地活力及栖息地威胁3个要素相结合，建立栖息地生境质量评价模式，以川滇自然保护区为例，利用地理探测

器，探究其生境质量的影响因子［6］。在对生境质量的研究中，相比传统的野外探测和利用影响因子及其权重求生境质量的方法，利用模型对生境质量进行评估更加便捷、准确，而且可以进行长时间序列的探究。其中较常见的模型有HSI模型［7］、SOIVES模型［8］、InVEST模型［9-10］等。其中，InVEST模型有着可视化强、结果准确、运算速度快等优势。近年来，在影响生境质量的变量中，土地利用变化［11-13］、景观多样性［14-16］、城市化扩张［17-18］等方面被广泛研究，这些影响因素都与人类活动密切相关，探究其与生境质量之间的关系，可以更好地从改善人类自身行为的角度提高生境质量。

耦合是探究变量之间相互联系的重要手段，最早起源于物理学［19］，在地理研究中，耦合指地理现象在时间和空间两个维度的耦合［20］，即地理过程和地理现象的耦合。在对城市化与环境的耦合机制研究中，国内外学者常在耦合协调度模型［21］、演变规律［22］、形成机制等方面进行探索，综合利用EKC曲线［23］、系统动力学［24］等方法，深入挖掘城市化与生境质量之间的联系。例如肖欢等以西安市为研究区，通过综合指数法、InVEST模型及耦合协同建模等方法，在栅格尺度上探究建设用地扩展特征及生境质量的空间分布特征，揭示其协同机制［25］；杨国婷等将LUCC模型、生态系统服务模型、GDPR模型等方法进行耦合，对平朔地区典型露天矿山的土地利用进行模拟，探讨该地区山地矿山生态系统的生态环境质量及其空间演化特征［26］。

耦合模型在探究生境质量与城镇化之间的关系上有优异的效果，国内外学者也进行了丰富研究，为后续研究提供了大量参考；但耦合模型主要表示两个变量之间的联系程度，无法对不同变化类型变量的相互联系进行深入挖掘。因此本研究在利用InVEST模型计算2000～2020年长三角城市群生境质量的基础上，引入解耦指数ε，根据生境质量与城市化之间不同的变化类型，进一步确定两个变量的发展情况，对城市群生境质量的发展趋势进行探究。研究成果可为长三角城市群生境质量变化提供预警，以及为长三角城市群科学健康的发展提供理论支撑。

1  研究区域概况和数据来源

1.1  研究区域概况

长三角城市群位于长江下游入海口处，临近黄海与东海，地处江海交汇之地（图1）。由上海市、南京市、杭州市、合肥市等26个地级市组成，总面积21.17万km2。长三角城市群以太湖平原为主体，整体地形四周高、中间低。地处亚热带季风气候区，且由于城市规模的快

速发展，对大气的增温作用也愈发明显，其中在春季和冬季最为显著。区域内生态系统复杂，地表覆盖种类具有多样性，其中植物资源较为丰富，有3 200余种。长三角城市群在中国发展过程中占有重要位置，是中国重要的对外交往平台，是经济社会发展的重要发动机，是长江经济带的龙头，也是中国城市化程度最高的区域之一。

1.2  数据来源及预处理

本文所需数据分别是2000、2010、2020年3期的土地利用数据和夜间灯光数据，均来源于国家青藏高原数据中心（https：∥data.tpdc.ac.cn/home），分辨率为1 km。其中土地利用数据根据研究需要分为耕地、林地、草地、水域、城镇用地、乡村用地、其他建设用地、裸地等8种类型（图2）；对于夜间灯光影像栅格数据，利用PIE遥感图像处理软件进行大气校正、噪声处理与数据融合，从而删除数据中的坏点，然后利用ArcGIS软件分区统计工具求平均值的方法提取各个区县的夜间灯光指数U。

2  研究方法

2.1  生境质量评估

基于InVEST模型对2000、2010年和2020年长三角城市群生境质量进行评估。InVEST模型评估生境质量依靠的是土地利用数据、威胁元的影响类型和距离、地类对威胁元的敏感性函数3方面共同作用得出的结果［27］。

Qxj=Hj×1-DxjDxj+K

（1）

式中：Qxj和Dxj分别代表第j种土地利用类型上第x个栅格的生境质量和生境退化程度;Hj代表第j种土地利用类型的生境适宜程度;K为半饱和参数，为生境退化度的一半。

Dxj=Rr=1Yry=1wrRr=1wrryixryβxSjr

（2）

式中：R为威胁元个数;Yr为第r种威胁元的栅格总数;wr为第r种威胁元的权重;ry为第y个栅格的威胁因子个数;ixry为栅格单元y中的威胁元r对x个栅格的胁迫作用;Sjr为第j种土地利用类型对威胁元r的敏感程度;βx为法律保护程度。

根据长三角城市群的特点，将与人类社会生产生活密不可分的耕地、城镇用地、乡村用地、其他建设用地、裸地等5种土地利用类型设为威胁元，参考InVEST模型指导手册和相关学者的研究［28-30］，根据长三角城市群地域特征设置相应的模型参数（表1～2）。

2.2  耦合协调度模型

耦合协调度模型能够体现在某一时间点下，两个变量在同一发展过程中彼此一致的程度［31］，包括耦合度C、综合评价指数T、耦合协调度D。耦合度C反映了多个发展过程相互影响的强度，然而仅靠耦合度很难体现各变量协同性的强弱，因此定义了综合评价指数和耦合协调度，以此反映各变量对系统的贡献程度及之间的协调性。

C=2EU/（E+U）2

（3）

T=aE+bU

（4）

D=CT

（5）

式中：E即为生境质量指数Qxj；U为城市化发展水平，本文由夜间灯光指数代表；a和b为待定参数且和为1，a和b分别代表两个变量对于系统的重要程度，本研究认为生境质量与城镇化水平同等重要，故a和b均为0.5；C和D均在0到1之间，且根据不同的值耦合类型也有所不同［32-33］（表3～4）。

2.3  解耦模型

解耦指某一时间段内，两个变量之间相互一致关系的下降程度［34］。解耦模型可以在耦合分析的基础上进一步明确生境两个变量之间的相对发展情况，参照有关学者［35-36］的研究构建生境质量与城市化的解耦模型，见式（6）。

ε=ΔEΔU=（Et-Et-1）/Et-1（Ut-Ut-1）/Ut-1

（6）

式中：ε为解耦指数；ΔE和ΔU分别代表了生境质量和城市化的变化率；Et和Ut分别代表了t年的生境质量和城市化情况（研究中以夜间灯光指数代表）。根据相关学者研究，将解耦类型划分为8类（表5）。

2.4  冷热点分析

冷热点分析主要由ArcGIS软件中热点分析模块实现，通过计算Z值和G*I统计指数来体现一定区域内高（低）值的聚集水平［37-38］。

ZG*i=G*I-EG*iVarG*i

（7）

G*Id=nj=1WijdXjnj=1Xj

（8）

式中：E（G*i）和Var（G*i） 分别为G*i的期望值与转化参数；Wij（d）为权重值；Xj为第j个栅格的数值。Z值为正时，区域为热点区；Z值为负时，区域为冷点区。

3  结果分析

3.1  长三角城市群生境质量时空分布及转移程度分析

利用InVEST模型中的生境质量评估模块对长三角城市群2000、2010年和2020年生境质量进行评价，根

据相等间距法将生境质量分为差（0～0.2）、较差（0.2～0.4）、一般（0.4～0.6）、较好（0.6～0.8）和好（0.8～1.0）5个等级［39-40］（图3）。结果表明：2000、2010年和2020年长三角城市群生境质量平均值分别为0.579 6，0.562 2和0.538 8，整体生境质量一般，并有继续恶化的趋势;生境质量好和较好的区域大体分布在南部以林地、草地

为主的区域及中部太湖等水域周边的地区；生境质量差和较差的地区主要位于受人

为干扰较大的耕地和建成区。由表6可知：占比最大

的类别为生境质量较差和生境质量好，占总面积的75%以上；2000～2020年，生境质量较差的面积占比呈明显的下降趋势，由48.94%下降到44.50%；生境质量差的面积占比呈明显的上升趋势，由7.43%上升到13.88%。

各等级面积占比均有增减，无法直观地判断其生境质量时空变化趋势，借助ArcGIS软件计算出2000～2010年、2010～2020年两个阶段的长三角城市群生境质量转移类型和面积。由表7可知：2000～2010年，研究区域内生境质量等级未变化的区域占比为94.732%，区域生境质量基本稳定，但有4.819%的区域发生生境质量下降，仅有0.449%的区域生境质量上升，因此该时间段内研究区有生境质量下降的趋势；2010～2020年，研究区大部分仍处于稳定等级，有66.65%的区域生境质量等级未发生变化，发生变化的区域和稳定的区域呈现散乱分布的特征。总体来看，14.739%的区域生境质量上升、18.661%的区域生境质量下降，上升的比例相较2000～2010年有所增加，同时下降比例也显著增加，导致2010～2020年长三角城市群生境质量仍然有较明显的下降趋势。在等级下降区域中，占比最大的是较差—差，为7.429%，变化区域中，较差—好占比4.118%、好—较差占比4.545%，这两类分别是生境质量上升和下降的典型区域，需重点关注。

3.2  县域尺度下长三角城市群生境质量与城市化冷热点分析

如图4～5所示，利用ArcGIS软件分区统计工具

计算各区县的生

境质量和城市化程度，并对其进行冷热点分析。2000～2010年，203个区县中，54个区县生境质量下降；2010～2020年，127个区县生境质量下降，但另有64个区县生境质量上升，12个区县生境质量保持不变。生境质量的热点均位于长三角城市群南部且相对稳定，代表性的有台州市北部的天台县、杭州市的临安区和金华市的浦江县；生境质量的冷点和次冷点主要位于长三角城市群东部，代表性的有上海市辖区、南京市辖区、南通市辖区和合肥市辖区，且辖区周边县级市大多为次冷点，生境质量不容乐观。2000～2010年，南部生境质量热点区域基本保持不变，但一些次热点区域变为不显著；东、中部次冷点区域逐渐变为不显著，冷点区域逐渐向南移动，其中上海市冷点区域继续扩大。2010～2020年，南部热点区域逐渐扩张，一些次热点变为热点，均位于地貌类型为林地和草地主导的区域，其中最具代表性的为西南部的安庆市，在退耕还林还草、封山育林政策的影响下，生境质量进一步提高。但中央城市高度密集的地区和南部合肥市生境质量冷点也有扩张趋势，需及时做出应对，防止生境质量下降。

利用ArcGIS计算夜间灯光指数并进行冷热点分析，长三角城市群平均指数由0.286快速上升至0.698，城市化水平快速提高。由图5可知：2000年城市化热点主要集中在上海市、南京市和杭州市的市辖

区，冷点仅有舟山市定海区一点；2010年城市化热点区域激增，中部城市密集区几乎均变为热点和次热点。

2000～2010年间，城市化热点区域呈现以上海市、杭州市和南京市为中心向四周扩散的分布特征，其中苏州市是最典型的区域，在2000～2010年间，苏州市全境从不显著区域变为热点区域，城市化水平显著提高，此外湖州市的南浔区、德清县，嘉兴市的南湖区、平湖区和嘉善县，绍兴市的河桥区等也由不显著区变为热点区；城市化冷点区域从定海区扩展到舟山市全境，并逐渐向外部扩展，宁波市的北仑区、墐洲区、象山县由不显著变为冷点。2010～2020年间，城市化热点区域趋向稳定，向外扩张的趋势有所减缓，合肥市长丰县、庐阳区、蜀山区和肥西县由不显著变为次热点；城市化冷点区域有所增加，宁波市宁海县、台州市的三门县，由不显著变为次冷点，城市化进度减缓。各区域城市化程度可通过建成区面积统计图（图6）分析得到，整体来看，长三角城市群中所有城市的建成区面积在20 a 间均有增加，其中南京市、苏州市、杭州市和合肥

市增长最为明显。2000～2010年间，大部分城市建成

区扩张势头迅猛，而在2010～2020年间发展速度则有所减慢，这与前文2010～2020年间城市化区域稳定的分析结果相一致。

3.3  长三角城市群生境质量与城市化耦合及解耦分析

利用SPSS统计工具的离差标准化方法对生境质量与城市化（夜间灯光指数）进行归一化处理，并计算二者的耦合度C与耦合协调度D，对两个变量相互影响的程度进行定量分析（表8）。根据结果可知：2000～2020年间城市群平均耦合度均大于0.8，为高度耦

合状态，平均耦合协调度均在0.7～0.8之间，虽然有所波动，但仍为基本协调状态。由图7可知：长三角城市群在耦合类型数量和方向上均有明显变化，2000～2020年，长三角城市群各区县耦合协调度均在0.3～1.0之间，没有处于严重失调的区县，并且大多数为协调区域。但2000年嘉兴市南湖区、无锡市武进区、马鞍山市含山县、芜湖市南陵县、安庆市潜山市为轻度失调；2010年上海市徐汇区、芜湖市南陵县、嘉兴市南湖区为轻度协调；2020年安庆市桐城市、枞阳县为高度失调，嘉兴市平湖市为高度失调，上海市徐汇区为高度失调。2000～2010年间，城市群中南部耦合度增高，大量基本耦合的区县转变为高度耦合，其中变化最显著的为马鞍山市含山县，耦合协调度由轻度失调转变为高度协调；在该时期，含山县大力推动生态保护工作，建立了国家级森林公园，同时大力发展旅游业，经济快速发展的同时加快城市化进程，一系列相应举措均提高了城市发展质量，改善了生境质量与城市化的协调关系。2010～2020年，长三角城市群整体协调性出现下滑，但仍处于协调阶段，其中2020年安庆市桐城市和枞阳县由高度协调快速下滑为高度失调，城市发展质量高速下降，需要对该地区的发展模式和相关政策及时进行调整，防止其进一步恶化。

用解耦指数ε来表示生境质量与城市化演变之间的相互约束条件及其相对发展关系。2000～2010年和2010～2020年间，长三角城市群解耦类型分别为强负解耦、弱解耦、扩张性耦合和扩张性解耦。其中占比最大的为强负解耦，即生境质量下降的同时城市化程度上升，并且城市化变化率是生境质量变化率的10倍以上，生境质量受到了城市化进度的严重威胁，占比分别为41.86%和57.36%，有明显的上升趋势。弱解耦、扩张耦合和扩张解耦为生境质量与城市化程度变化率均上升的类型，其中扩张解耦为生境质量改善速度远大于城市化上升程度，此类型的占比由16.06%下降为11.12%，这种类型中最具代表性的为芜湖市无为市，该市在2000～2010年和2010～2020年均保持扩张性解耦，生境质量对城市化进度有着优秀的承载力，整体协调关系呈积极状态；弱解耦为生境质量上升速度远小于城市化上升速度，占比由39.24%下降为28.42%，此类型区域虽然生境质量有所上升，但仍不足以承载城市化进度，整体协调关系呈消极状态。2000～2020年间，长三角城市群多以强负解耦和弱解耦为主，占比超过80%，生态环境并不能承担城市化所带来的负担，需要进一步提升生境质量。

4  讨 论

生境质量与城市化之间存在着密不可分的联系，因此将城市化热点区域与二者的耦合与解耦情况相结合，可以更好地分析其重点区域的变量相互关系。2000～2010年城市化热点区域在长三角城市群中东部，在此区域，耦合协调度以基本协调为主，其次是高度协调，并且整体存在协调性增高的趋势。以常州市武进区为例，2000～2010年间，该区从城市化不显著区转变为热点区，耦合协调度也从轻度失调转为高度协调，生境质量与城镇化之间的联系更加紧密；解耦类型上，该时段城市热点区解耦类型以强负解耦为主，其次为扩张解耦，生境恶化区域和生境改善区域同时存在，二者数量相近，存在相互渗透、相互影响的趋势。2010～2020年，城市化热点区域基本不变，该时段热点区域耦合协调性出现下滑，45.26%的区域从基本协调转变为轻度协调，其中最显著的为嘉兴市平湖市，从基本协调下滑为轻度失调，二者的联系出现松动；城市热点区域解耦类型以强负解耦和弱解耦为主，生境质量有严峻恶化趋势。

相比耦合模型，解耦模型可以更加细致地分析一段时间内，生境质量与城市化变化程度的相互影响结果，可以更清晰地分析区域变化的趋势。从长三角城市群全境来看，城市群北部生境质量恶化的趋势最明显，并且2000～2020年城市群北部的主要解耦类型从弱解耦转变为强负解耦，即北部大部分区县的生境质量变化程度从上升变为下降，生境退化明显。在长三角城市群中部，4种解耦类型均存在，而且大部分扩张解耦区域均在中部；2000～2020年间，解耦类型为扩张解耦的区域从中心城市集群向东、西两侧转移。一些在2000～2010年间为扩张性解耦的区域，在2010～2020年间快速下滑为强负解耦。结合城市化水平冷热点分布图，这些区域在2000～2010年区间内迅速成长为城市化水平热点区，而2010～2020年区间内仍然保持着城市化的高速发展，同时生境质量长时间处于冷点或次冷点区域，各种因素相结合，造成了区域解耦程度的快速下降。同时，在两个时间段内，城市群中部区域扩张耦合逐渐转变为其他类型，而扩张耦合为生境质量潜在的上升区域，这一类型的消失说明城市群中部的生境质量变化趋势开始向两个极端发展，并且转变为恶化趋势的强负解耦区域较多。长三角城市群南部的主要解耦类型为强负解耦和弱解耦，且在2000～2020年两种类型有互换区域的趋势，虽然城市群南部基本为生境质量热点区域，但在城市化快速发展的今天，要继续保持甚至加大对生态环境的保护力度，才能使生境质量维持在较高水平。

本研究仍有以下不足：① 使用InVEST模型进行生境质量的评估时主要利用不同地物对环境胁迫程度的差异，但难以表达同种地物类型对环境的不同胁迫程度；② 利用夜间灯光可成熟地反映城市化程度，但仍需要与传统城市化指标如GDP、人口密度等指标进行相关性分析，以确保其适用性及准确性。

5  结 论

本研究利用InVEST模型计算并分析长三角城市群生境质量并探究其时空分布和变化趋势，其次利用冷热点分析方法对区县尺度的生境质量和城市化区域水平差异进行探究，最后利用耦合模型和解耦模型对生境质量和城市化之间的相互关系进行探究，得出结论如下：（1） 长三角城市群生境质量由北至南呈现中—低—高的趋势，整体生境质量平均值在0.5～0.6之间，生境质量水平一般。在2000～2020年间，生境质量逐年下降，生境质量下降区域有随着城市建成区面积增加而扩张的趋势。

（2） 区县尺度上，2000～2010年生境质量呈现下降趋势的区县有54个，大多数为不变化；2010～2020年间呈下降趋势的区县数量增加至127个，但有64个区县呈上升状态。生境质量冷点多集中在东部，以上海市辖区、南京市辖区、南通市辖区和合肥市辖区为代表；热点多集中在南部，以台州市北部的天台县、杭州市的临安区为代表。

（3） 2000～2010年，城市化热点数量快速增加，整体城市化水平快速提高，区域差异逐渐增强；2010～2020年，部分区域城市化速度减弱，但整体城市化水平仍在提高。

（4） 2000～2020年间城市群平均耦合度均大于0.8，为高度耦合状态，平均耦合协调度均在0.7～0.8之间，虽然有所波动，但仍为基本协调状态，各区县耦合协调度以基本协调和高度协调为主。长三角城市群解耦程度逐渐增加，其中占比最大的类型为强负解耦与弱解耦，整体生境质量无法承载城市化的快速发展，有严峻的恶化趋势。

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（编辑：黄文晋）

Study on coupling of habitat quality and urbanization in Yangtze River Delta Urban Agglomeration

ZHANG Baihao，LIU Jiafu，ZHU Yue，KONG Xiangli，ZHANG Zhenyu

（College of Geographic Sciences and Tourism，Jilin Normal University，Siping 136000，China）

Abstract：

Urbanization is a tangible manifestation of the impact of human activities on nature.Excessive urbanization will cause irreversible damage to the ecological environment，resulting in the decline of habitat quality，and it is urgent to regulate the coupling and coordination between habitat quality and urbanization.Taking the Yangtze River Delta （YRD） urban agglomeration as an example，we adopt the InVEST model to analyze the habitat quality of the YRD urban agglomeration from 2000 to 2020 and explore its spatial-temporal distribution and change trends.We conduct a cold-hot spot analysis between the habitat quality and the degree of urbanization at the county and district scales，and finally，it explores the interactive coupling relationship between habitat quality and the degree of urbanization utilizing the coupling and decoupling model.The results showed that the habitat quality of the Yangtze River Delta urban agglomeration from 2000 to 2020 showed a medium-low-high distribution from north to south with a deteriorating trend，but the overall habitat quality was still at an average level，in which the largest proportion of the type of change was poor-poor，with a proportion of 7.429%.On the county and district scales，the hotspots of habitat quality were located in the south，the cold spots were located in the central part of the country，and the number of counties with declining habitat quality increased from 54 to 127，and the trend of habitat quality deterioration was obvious.From 2000 to 2020，the number of urbanization hotspots increased rapidly，the overall level of urbanization increased rapidly，and the regional differences were gradually larger.The average coupling coordination degree of the YRD urban agglomerations was between 0.7 and 0.8，although there were some fluctuations，it was still in a state of basic coordination.The degree of decoupling increased gradually，strong negative coupling and weak coupling dominated.The trend of habitat quality deterioration was serious.

Key words：

habitat quality; urbanization; InVEST model; coupling model； Yangtze River Delta Urban Agglomeration